遗传算法与支持向量机联合进行参数寻优MATLAB代码，其中算法用ga函数，支持向量机用svmtrain和svmpredict函数

以下是使用`ga`函数和`svmtrain`、`svmpredict`函数实现遗传算法与支持向量机联合进行参数寻优的MATLAB代码：

% 遗传算法与支持向量机联合进行参数寻优

% 设置遗传算法参数
pop_size = 100; % 种群大小
chrom_length = 6; % 染色体长度
pcross = 0.8; % 交叉概率
pmutation = 0.01; % 变异概率
maxgen = 50; % 最大迭代次数

% 定义适应度函数
fitness = @(pop) svm_fitness(pop);

% 定义非线性约束函数
nonlcon = @(pop) svm_nonlcon(pop);

% 设置优化参数
options = gaoptimset('PopulationSize', pop_size, 'Generations', maxgen, ...
    'CrossoverFraction', pcross, 'MutationFcn', {@mutationuniform, pmutation}, ...
    'Display', 'iter', 'PlotFcn', @gaplotbestf);

% 开始优化
[x, fval] = ga(fitness, chrom_length, [], [], [], [], zeros(1, chrom_length), ones(1, chrom_length), nonlcon, options);

% 输出结果
disp(['最优解为：', num2str(x)]);
disp(['最优解对应的适应度为：', num2str(fval)]);

% SVM适应度函数
function fit = svm_fitness(pop)
    % 解码染色体
    C = bi2de(pop(:, 1:3), 'left-msb') * 0.1 + 0.1; % 惩罚因子
    gamma = bi2de(pop(:, 4:6), 'left-msb') * 0.1 + 0.1; % 核函数参数
    
    % 计算SVM分类器的准确率
    load fisheriris
    X = meas(:, 1:2);
    Y = (strcmp('versicolor', species) | strcmp('virginica', species)) + 0;
    model = svmtrain(X, Y, 'Kernel_Function', 'rbf', 'BoxConstraint', C, 'RBF_Sigma', gamma);
    Y_pred = svmpredict(Y, X, model);
    fit = 1 - sum(Y ~= Y_pred) / length(Y);
end

% SVM非线性约束函数
function [c, ceq] = svm_nonlcon(pop)
    % 解码染色体
    C = bi2de(pop(:, 1:3), 'left-msb') * 0.1 + 0.1; % 惩罚因子
    gamma = bi2de(pop(:, 4:6), 'left-msb') * 0.1 + 0.1; % 核函数参数
    
    % 计算SVM分类器的准确率
    load fisheriris
    X = meas(:, 1:2);
    Y = (strcmp('versicolor', species) | strcmp('virginica', species)) + 0;
    model = svmtrain(X, Y, 'Kernel_Function', 'rbf', 'BoxConstraint', C, 'RBF_Sigma', gamma);
    Y_pred = svmpredict(Y, X, model);
    err = sum(Y ~= Y_pred) / length(Y);
    
    % 非线性约束：准确率必须大于等于0.7
    c = 0.7 - err;
    ceq = [];
end

在该代码中，遗传算法的参数和适应度函数的定义与之前相同。不同的地方在于使用了`ga`函数进行优化。`ga`函数的输入参数包括适应度函数、染色体长度、线性和非线性约束等，输出最优解和对应的适应度。在适应度函数和非线性约束函数中，使用了`svmtrain`和`svmpredict`函数来训练和测试SVM分类器，并计算分类器的准确率。这里还使用了`mutationuniform`函数来实现均匀变异。最终输出遗传算法得到的最优解以及对应的适应度。